AI 시대, 기술 지식은 기본
AI가 단순 반복 작업을 자동화하는 건 피할 수 없지만 창의성, 감성, 고급 의사 결정이 필요한 영역에서는 인간의 역할이 여전히 중요하다. 즉 AI와 협업하는 방향으로 직업을 재설계해야 한다.
첫째 AI 활용 전문가와 비전문가의 격차가 커지기 때문에 AI 활용 능력을 키워야 한다. 챗GPT 등 AI 도구를 활용해 업무 생산성을 높이고, 전문 분야에 AI를 접목하는 법을 배워야 한다. 머신러닝(데이터 기반 학습을 통해 성능 향상 시스템을 구축하는 기술), 뉴럴 네트워크(데이터를 수집하고 가공해 패턴을 학습하는 기술), 자연어 처리(인간의 언어를 컴퓨터를 이용해 묘사하는 기술) 등의 기본 개념을 익히고 구글 티처블 머신, MIT Al 랩(Lab) 같은 쉬운 AI 학습 도구를 활용하면 AI 개념을 학습할 수 있다. 또 데이터를 이해하고 해석하는 능력을 길러야 한다. 기본적인 데이터 분석과 시각화 스킬, 패턴 인식 능력을 길러 AI가 제공하는 데이터를 기반으로 새로운 아이디어를 도출해야 한다.
둘째 창의적 문제 해결 및 융합 교육을 진행해야 한다. 단순 암기보다 문제를 해결하는 능력이 필요한 시대이기 때문에 과학(Science), 기술(Technology), 공학(Engineering), 예술(Arts), 수학(Mathematics)을 결합한 프로젝트 기반 학습인 ‘STEAM 교육’과 사용자 중심의 창의적 문제 해결 방법을 익힐 수 있는 ‘디자인 싱킹’, AI 및 코딩 관련 경진 대회에 참여하는 등의 교육법이 있다.
창의력·비판적 사고가 판가름
셋째 자동화할 수 없는 사람 중심의 역량을 갖춰야 한다. 대표적으로 창의력과 비판적 사고다. AI가 디자인, 마케팅, 콘텐츠 기획 등의 창의적 업무를 보조할 수 있지만 핵심적 아이디어를 만드는 것이나 AI가 생성한 정보가 정확한지 검증하고 윤리적 판단을 내리는 것은 여전히 인간의 역할이다.
넷째 협업, 커뮤니케이션, 리더십 같은 대인관계 능력 또한 AI가 따라 하기 어려운 영역이므로 이를 강조하는 교육이 필수적이다.
다섯째 AI 윤리를 이해해야 한다. AI가 가진 편향 문제를 알고, 개인정보 보호와 데이터 활용의 중요성을 학습해야 한다. 마지막으로 자기 주도 학습 및 평생 학습 습관 형성이 뒷받침돼야 한다. AI 시대에는 변화에 빠르게 적응하는 것이 필수이므로 온라인 강의와 오픈 소스 자료를 활용하며 스스로 배우는 능력을 길러 빠른 변화에 대처해야 한다.
